微博客作为一种新的舆论载体和传播途径,在网络舆情信息发起和传播中起着越来越重要的作用。与传统的博客、论坛和商品评论等载体相比,微博具有无障碍、短消息和实时性等新特点,从而导致其信息迅速传播,影响力迅速扩散。基于此,本文研究中文微博所构成的社交网络中的影响力传播模型,以及基于该模型的意见领袖挖掘算法。首先,由于微博用户的海量性以及信息传播的实时性,传统模型已经很难刻画微博所构成的社交网络中影响力的传播过程,因此本文提出三个针对微博的影响力传播模型,即基本模型、离散时间模型和连续时间模型,以及用户之间影响力的学习算法,通过用户所执行的活动判断其所发表的信息内容对于其他用户所影响力。在新浪微博数据集上的实验表明,本文所提出的模型可以有效反映影响力在微博用户间的传播过程,并预测用户的活动；第二,为分析用户所发表微博内容的相似性,深入研究其影响力传播过程,基于上述模型和微博短消息的特点,提出了针对中文微博语法结构和语义结构的相似性判断方法,以及基于该判断方法的微博文本分类算法。基于新浪微博数据的实验表明了本文所提出的方法对于短文本处理的有效性；最后,基于上述模型和方法,提出了改进的意见领袖挖掘算法,通过挖掘最有影响力的微博和用户,发现中文微博所构成的社交网络中的意见领袖。实验表明,采用本文所提出的意见领袖发现方法,一方面能够有效地发现意见领袖及其影响领域,另一方面该算法具有更高的性能。